야심한 밤. 부슬부슬 봄비가 내리는 먹먹한 어둠. 스르륵. 강남에 기사님이 없는 택시가 운행한다. "어디까지 가세요. 제가 보이세요..."
도시전설이 아니다. 현실이다.
사진=카카오모빌리티
강남 스타일, 카카오모빌리티
카카오모빌리티가 서울특별시 자율주행자동차 여객 운송사업자로 선정돼 자체 자율주행 기술 기반 강남 심야 서울자율차 운영을 16일부터 본격 시작한다고 15일 밝혔다.
지난 2024년 통합운송플랫폼 사업자 선정에 이어 기술 경쟁력을 실제 도심 도로 환경에서 입증하는 단계다. 복잡한 도로 환경과 수많은 돌발 변수로 국내에서 가장 주행 난이도가 높은 지역으로 꼽히는 강남 한복판에서 플랫폼 운영 역량과 자체 기술력을 동시에 검증받는다는 설명이다.
강남 심야 서울자율차는 강남구 자율주행 시범운행지구에서 평일 심야 시간대인 오후 10시부터 다음날 오전 5시까지 운행을 전개한다.
자율주행 차량을 이용하려는 탑승객은 카카오 티 앱 전체보기 화면의 서울자율차 아이콘을 누르거나 일반 택시 호출 메뉴를 거쳐 차량을 부를 수 있다. 시민 누구나 체험할 수 있도록 현재 무료로 운영을 진행하며 서울시 자율주행 운송 서비스 정책 일정에 맞추어 오는 4월 중 유상 서비스로 전환을 앞두고 있다.
서비스 개시는 막대한 자본을 앞세운 글로벌 빅테크 기업들의 모빌리티 패권 장악 움직임에 맞서 국내 기업이 독자적인 기술 생태계를 방어선으로 구축했다는 맥락에서 중요한 이정표다.
현재 미국 시장은 구글의 자회사 웨이모가 무인 택시 로보택시 사업을 확장하고 있으며 우버와 협력을 맺고 차량 호출 시장 판도를 흔들고 있다. 제너럴모터스의 크루즈 테슬라 등 굴지의 기업들도 자율주행 상용화를 위해 각축전을 벌이는 상황이다.
이런 가운데 거대 기술 기업들이 국내 시장에 진입하기 전 선제적으로 기술 주도권을 쥐지 못하면 모빌리티 인프라 전체가 해외 자본에 종속될 수 있다는 위기감이 팽배하다. 카카오모빌리티의 시도가 의미있는 이유다.
사진=카카오모빌리티
무엇을 준비했나
카카오모빌리티는 도로 위 무인 주행을 완벽하게 구현하기 위해 플랫폼 노하우에 피지컬 인공지능 기술을 결합하는 방식을 택했다.
서울자율차에는 자체 하드웨어 설계 역량과 자율주행용 인공지능을 데이터로 학습시키고 검증하는 데이터 파이프라인 인지 판단 시스템을 고도화한 핵심 솔루션이 모두 담겼다. 나아가 카메라와 라이다 등 센서로 입력된 가공되지 않은 데이터를 하나의 통합 모델이 학습해 인지부터 제어까지 전 과정을 수행하는 엔드투엔드 자율주행 기술도 내재화하는 데 성공했다.
숙련된 운전자가 상황을 직관적으로 판단해 운전하듯 유연하고 자연스러운 주행을 기계가 대신 수행하는 단계에 이르렀다.
특히 카카오모빌리티가 주력하는 엔드투엔드 모델 숙련은 막대한 컴퓨팅 자원과 끊임없는 도로 테스트가 뒷받침되어야 완성되는 영역이다.
주행 중 마주치는 수억 개의 변수를 하나의 인공지능 모델이 스스로 가중치를 조절하며 학습해 나가는 과정은 흡사 인간의 뇌 신경망이 발달하는 궤적과 비슷하기 때문이다.
무엇보다 무결점을 요구하는 도로 환경에서는 학습의 한계를 보완할 안전판이 필수적으로 동반되어야 한다. 그리고 이 빈틈을 메우는 것이 전통적인 하드코딩 기반의 규칙 통제다. 인공지능이 스스로 운전 법칙을 깨우치는 과정은 치밀하게 통제된 데이터 수집과 가공 체계 덕분에 가능했다.
만반의 준비를 마쳤다. 2018년부터 모듈화된 자율주행 센서 구조물인 에이브이키트를 통해 실시간으로 도심 운행 데이터를 수집했기 때문이다.
수집된 방대한 데이터는 인공지능 기반 지능형 오토라벨링 기술로 정교하게 가공된다. 정제된 정보는 데이터 파이프라인으로 흘러 들어가 자율주행 모델 학습에 즉각 반영된다. 인공지능이 도로 환경을 스스로 학습하고 진화하는 딥러닝 기반의 도심 특화 인지 코어 모델이 탄생한 배경이다. 무수한 변수가 상존하는 복잡한 교차로 환경에서도 신호등과 보행자 주변 사물을 빠르고 정확하게 식별한다.
고난도 도심 주행의 핵심은 인공지능의 유연성과 기계적인 안전 통제의 결합에 있다.
당장 예측 불가능한 변수가 튀어나오는 상황에서 차량 두뇌 역할을 담당하는 인공지능 플래너는 인간처럼 유연하게 대처 방향을 판단한다. 반면 적색 신호 시 정지 차간거리 5미터 이내 감속 등 절대적으로 지켜야 하는 명확한 주행 규칙은 규칙기반 방식으로 차량을 강력하게 통제한다.
자율주행 중 발생할 수 있는 인공지능의 오류 가능성을 차단하고 최소한의 안전 가이드를 확보하기 위해 두 가지 상이한 제어 방식을 상호 보완적으로 엮어내 실시간 대응력을 극대화했다. 두 시스템을 매끄럽게 연동하는 기술 조율 역량이야말로 치열한 자율주행 시장에서 생존을 결정짓는 핵심 가치로 꼽힌다.
무엇보다 강남 지역은 하루 유동 인구와 차량 통행량이 국내 최대 수준에 달하는 교통의 핵심 요지다. 대로변을 점령한 불법 주정차 차량과 골목길에서 튀어나오는 이륜차 보행자의 무단 횡단 등 정형화되지 않은 변수가 쉴 새 없이 발생한다. 운전자들 사이에서도 악명 높은 도로 환경이다.
미국 샌프란시스코나 피닉스와 같이 구획이 잘 나뉘고 도로 폭이 넓은 환경에서 학습한 해외 기술이 서울에 그대로 적용되기 어려운 이유가 여기에 있다. 강남 심야 운행을 성공적으로 이끈다는 것은 세계 어느 복잡한 대도시에서도 통용될 수 있는 범용적 주행 능력을 확보했다는 의미와 일치한다. 심야 시간대는 특히 시야 확보가 어렵고 예측하기 힘든 요인이 늘어나 센서 정밀도와 상황 판단 능력이 극한으로 시험받는 무대다.
"넥스트 레벨"
카카오모빌리티는 여세를 몰아 실제 차량을 이용하는 승객의 불안감을 해소하기 위한 심리적 안전망 구축에도 공을 들였다.
실제로 운전석이 비어있거나 기계가 통제권을 쥔 상황에서 탑승객이 느끼는 공포는 자율주행 대중화를 가로막는 가장 큰 장벽이다. 이에 차량 내부에 장착된 시각화 장치인 에이브이브이는 주변 장애물 현황과 앞으로 나아갈 경로 계획을 모니터 스크린을 통해 승객에게 실시간으로 공유한다.
기계가 주변 상황을 정확히 인지하고 있다는 사실을 시각적으로 증명함으로써 막연한 불안감을 낮추고 서비스 신뢰도를 높인다는 설명이다.
후방 관제 센터에서는 지능형 자율주행 통합 안전관리 플랫폼을 가동해 차량 상태를 분석하고 돌발 상황에 개입할 수 있는 안전망을 이중으로 구축했다. 차량 탑승 전부터 앱을 통해 차량 현재 위치와 예상 도착 시간을 확인하며 탑승 후에는 시각화 장치를 통해 기계 시선으로 바라본 세상을 실시간으로 엿본다.
전방에 보행자가 나타나면 화면 속 아이콘이 붉은색으로 변하며 인지 상태를 알리고 교차로 진입 전에는 차량 주행 궤적을 입체적인 3차원 그래픽으로 뚜렷하게 그려낸다. 새로운 기술에 대한 낯선 경험을 투명한 정보 공개로 돌파하며 미래 모빌리티 환경에 대한 사회적 수용성을 높여가는 과정이다.
이 지점에서 전국 단위 데이터 수집과 실증 역량 확보는 서비스 고도화를 위한 생태계 활성화 마중물로 작용하고 있다.
현재 카카오모빌리티는 판교 강남 대구 제주 세종 등지에서 주행 실증을 이어가며 국책과제에 참여해 국가 자율주행 학습 인프라 구축에 기여하고 있다. 최근 산업통상자원부 주관 인공지능 미래차 얼라이언스에 앵커기업으로 합류하며 산업계 전반 기술 리더십을 다지는 중이다.
류긍선 카카오모빌리티 대표는 "글로벌 빅테크가 유일하게 장악하지 못한 국내 모빌리티 시장에서 독자적인 자율주행 기술 경쟁력을 확보하는 것이 중요한 시점"이라며 "그동안 축적해 온 모빌리티 데이터 인프라와 운영 역량을 바탕으로 미래 모빌리티의 핵심인 자율주행 분야에서 경쟁력을 확보해 피지컬 AI 기반 기술 기업으로 나아가겠다"고 말했다.
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최진홍 기자
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